KR20230089926A - D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템 및 방법 - Google Patents

D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진동 신호를 이용하여 D-norm을 산출하고, D-norm에 시간 동기 평균(TSA, Time synchronous averaging) 기법을 적용하여 회전체의 결함을 검출하는 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템은, 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호를 측정하는 신호 측정부; 상기 시간 도메인 진동신호를 각도 도메인 진동신호로 리샘플링(Resampling)하는 리샘플링부; 상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm을 산출하는 D-norm 산출부; 및 상기 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호를 검출하는 결함 검출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인코더가 없는 작동 조건에서도 시간 동기 평균 기법을 사용하여 회전체의 결함을 검출 할 수 있다.

Description

D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템 및 방법{The system and method for D-norm based time-synchronous averaging for diagnosing faults of rotation body}
본 발명은 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 진동 신호를 이용하여 D-norm을 산출하고, D-norm에 시간 동기 평균(TSA, Time synchronous averaging) 기법을 적용하여 회전체의 결함을 검출하는 고장 진단 시스템 및 방법에 관한 것이다.
유성 기어박스는 헬리콥터, 풍력 터빈 및 발전소와 같은 다양한 엔지니어링 시스템의 핵심 구성 요소이다. 위와 같은 대형 기계시스템은 높은 부하와 속도를 포함하는 가혹한 작동 조건에서 구동되므로, 유성 기어박스의 고장이 잦다. 또한, 기계시스템의 규모가 점차 대형화, 고도화되면서 시스템의 예기치 못한 고장이 경제적 손실과 인명 피해를 발생시키는 대형 사고로 이어질 가능성이 커지고 있다.
위와 같은 기계시스템의 치명적인 고장을 방지하기 위해서는 진동 신호에 기반한 고장 진단 시스템이 필요하다. 이러한 기어박스의 가장 효과적인 고장 진단 방법 중 하나는 기어의 결함이 있는 톱니에 의해 생성된 신호의 임펄스 특성을 감지하는 것이다. 그러나 환경 및 작동 노이즈로부터 다양한 방해 성분을 포함하는 진동 신호에서 임펄스 특성을 분리하는 것은 매우 어렵다. 이에, 진동신호에서 환경 및 작동 노이즈를 제거하고 결함에 의해 발생한 임펄스 특정만을 분리하기 위한 기술이 개발되고 있다.
특히, 최소 엔트로피 디콘볼루션(MED, Minimum entropy deconvolution) 필터는 측정된 진동신호에서 결함에 의한 임펄스 특성을 추출하는 데 널리 사용되어왔다. MED 필터는 유한 임펄스 응답 필터(FIR, Finite impulse response)를 사용하여 필터링된 신호의 임펄스를 최대화하는 필터를 의미한다.
이와 관련하여, 필터링된 신호의 첨도를 최대화하기 위해 MED 필터를 최적화하는 반복 프로세스 기술, 필터링된 신호의 정규화된 최대값인 D norm을 목적 함수로 채택하는 비반복적 단일 MED 필터 기술 등의 기술이 개발되어 왔다.
그러나, MED 필터는 잘 제어된 조건에서 측정된 진동 신호에서 임펄스 특성을 추출할 수 있지만 환경 및 작동 소음에 취약하다는 단점이 있다. 즉, 기존의 MED 필터를 이용한 고장 진단방법은 모든 결함 관련 특성은 균일한 특성을 가지므로 단일 FIR 필터로 추출할 수 있다는 가정을 기반으로 한다. 따라서 노이즈 성분이 심하여 고장 관련 특성이 달라지는 경우, 기존의 MED 필터로는 이를 추출할 수 없다는 문제점이 있다.
또한, MED 필터가 갑작스러운 외부 노이즈에 의해 바람직하지 않게 최적화되는 경우에는 고장 관련 특성이 아닌 방해 성분이 결함신호로서 추출될 수 있다는 문제점이 있다.
이를 해결하기 위해 MED 필터를 처리한 신호에 대해 시간 동기 평균(TSA)를 통해 노이즈를 추가 제거할 수 있으나, 이 방법은 엔코더 장치를 통해 정밀하게 측정된 진동 신호의 위상 정보가 필요하다는 문제점이 있다.
KR 10-2171505 B1 KR 10-2077298 B1
상기 전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명은 D-norm을 사용하는 시간 동기 평균(TSA) 기법이 적용된 회전체의 고장 진단 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시 예로써, D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템은, 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호를 측정하는 신호 측정부; 상기 시간 도메인 진동신호를 각도 도메인 진동신호로 리샘플링(Resampling)하는 리샘플링부; 상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm을 산출하는 D-norm 산출부; 및 상기 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호를 검출하는 결함 검출부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템에서, 상기 리샘플링부는, 힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법 또는 시간-주파수 분석의 릿지(ridge)검출 방법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하고, 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템에서, 상기 D-norm 산출부는, 상기 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬을 유도하는 행렬 유도부; 상기 2차원 진동 자기상관 행렬에 상기 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터를 산출하는 열벡터 산출부; 및 아다마르 곱을 통해 산출된 열벡터를 각각 합산하여 D-norm을 산출하는 열벡터 합산부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예로써, D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법은, 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호가 측정되는 신호 측정 단계; 상기 시간 도메인 진동신호가 각도 도메인 진동신호로 리샘플링(Resampling)되는 리샘플링 단계; 상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm이 산출되는 D-norm 산출 단계; 및 상기 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호가 검출되는 결함 검출 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법에서, 상기 리샘플링 단계는, 힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법 또는 시간-주파수 분석의 릿지(ridge) 검출 방법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하고, 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법에서, 상기 D-norm 산출단계는, 상기 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬이 유도되는 행렬 유도단계; 상기 2차원 진동 자기상관 행렬에 상기 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터가 산출되는 열벡터 산출단계; 및 상기 아다마르 곱을 통해 산출된 열벡터를 합산하여 D-norm이 산출되는 열벡터 합산단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시 예로써, 전술한 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체가 제공된다.
본 발명의 일 실시 예에 따르면, 인코더가 없는 작동 조건에서도 시간 동기 평균 기법을 사용하여 회전체의 결함을 검출 할 수 있다.
또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 회전체의 1회전에 포함된 복수의 결함을 동시에 검출 할 수 있다는 이점이 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급된 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 리샘플링부에 의해 시간 도메인 진동신호가 각도 도메인 진동신호로 변환되는 과정의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 산출부의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 산출부의 D-norm 산출과정을 도식화한 것이다.
도 5는 진동신호, D-norm 및 MED 필터 처리된 진동신호의 모습을 나타낸다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결함 검출부에 의해 결함신호가 검출되는 과정의 예시도이다.
도 7은 각도 도메인 진동신호, MED 필터 처리된 진동신호 및 D-norm 신호가 각각 시간 동기 평균화된 모습을 나타낸다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법의 순서도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시 예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "~부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, "그 중간에 다른 소자를 사이에 두고"연결되어 있는 경우도 포함한다.
이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템은 신호 측정부(100), 리샘플링부(200), D-norm 산출부(300) 및 결함 검출부(400)를 포함할 수 있다.
상기 신호 측정부(100)는 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호를 측정할 수 있다. 신호 측정부(100)는 회전체에 부착되어 회전체의 회전에 의해 발생하는 진동 신호를 검출하는 진동센서 형태로 구현될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 리샘플링부(200)에 의해 시간 도메인 진동신호가 각도 도메인 진동신호로 변환되는 과정의 예시도이다.
도 2를 참조하면, 상기 리샘플링부(200)는 시간 도메인 진동신호를 각도 도메인 진동신호로 변환할 수 있다. 이에 따라, 신호 측정부(100)에 의해 측정된 시간 도메인 진동신호가 기어박스 회전의 함수로 변환되며, 반복적인 진동신호의 대략적인 정렬이 용이해진다. 즉, 이하에서 후술하는 결함 검출부(400)에서의 시간 동기 평균화(TSA) 기법의 적용이 용이해진다.
실시 예에 따라, 상기 리샘플링부(200)는, 힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하여 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환할 수 있다.
여기서, 힐베르트(Hilbert) 변환 기반 위상 복조 기법은 회전 기계의 각도 위치를 식별하는 데에 널리 사용되는 기법으로, 아래의 [수학식1]과 같이 정의된다.
[수학식 1]
Figure pat00001
그러나 본 발명의 일 실시 예에 따른 시간 도메인 진동신호의 위상 추정은 힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법에 한정되는 것은 아니며, 시간 주파수 분석에서 릿지(ridge)를 검출하는 방식 등의 다양한 방법을 통해 위상이 추정되거나 인코더(encoder)를 통해 위상이 측정되는 방식으로도 구현될 수 있을 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 산출부(300)의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 산출부(300)의 D-norm 산출과정을 도식화한 것이다.
상기 D-norm 산출부(300)는 상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm을 산출할 수 있다. 여기서, D-norm은 MED 필터의 길이에 정비례하는 길이의 마진을 갖는다. 그 결과, 단일 임펄스 신호로 나타날 수 있는 결함 특징 신호가 MED 필터의 길이만큼 넓은 범위에서 나타난다.
이에 따라, 본 발명은 일반적인 위상 추정 기술을 통해 대략적으로 획득하여 위상 오류가 포함된 진동신호에서도 위상 오류를 필터의 길이만큼 완화하여 시간 동기 평균화(TSA) 기법의 적용이 가능한 것이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 산출부(300)는 행렬 유도부(310), 열벡터 산출부(320) 및 열벡터 합산부(330)를 포함할 수 있다.
도 4(a)를 참조하면, 상기 행렬 유도부(310)는 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬을 유도할 수 있다.
여기서, 2차원 진동 자기상관 행렬은 각도 도메인 진동신호 및 복수의 지연된 각도 도메인 진동신호들로 구성된 2차원의 자기상관 행렬을 의미하며, FIR(Finite impulse response) 필터는 입력신호의 일정한(즉, 유한한) 값들만을 가지고 필터링을 수행하며, 임펄스 응답이 유한한 길이를 갖는 디지털 필터를 의미한다.
도 4(b)를 참조하면, 상기 열벡터 산출부(320)는 2차원 진동 자기상관 행렬에 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터를 산출할 수 있다.
도 4(c)를 참조하면, 상기 열벡터 합산부(330)는 아다마르 곱의 열벡터를 합산하여 D-norm을 산출할 수 있다.
실시 예에 따라, 도 4의 D-norm 산출과정은 하기의 [수학식 2]를 적용하는 방식으로 구현될 수 있을 것이다.
[수학식 2]
Figure pat00002
Figure pat00003
Figure pat00004
Figure pat00005
(여기서, D는 길이가 N인 D-norm,
Figure pat00006
의 범위는 1에서 N이며, Ｘ는 진동 자기상관 행렬，
Figure pat00007
의 범위는 1에서 L이며,
Figure pat00008
는 A(a,b) 행렬의 요소，Ｆ는 복수의 FIR 필터，
Figure pat00009
는 두 행렬의 성분간의 곱을 뜻하는 아마다르 곱，
Figure pat00010
는 측정된 각도 도메인 진동신호이다.)
그러나, 이에 한정되는 것은 아니며, 종래의 MED 필터 기술과 관련하여 D-norm을 산출하기 위해 알려진 모든 방법의 적용이 가능할 것이다.
예를 들어, 아래의 [수학식 3]과 같이 정의된 함수를 이용하여 D-norm을 산출하거나 FIR 필터링된 진동신호의 대각선 요소만 계산하여 D-norm을 산출 할 수도 있다.
[수학식 3]
Figure pat00011
(여기서,
Figure pat00012
는 필터링된 진동신호의 D-norm, N은 진동 샘플의 개수, y는 필터링된 진동신호이다.)
도 5는 각도 도메인 진동신호, D-norm 및 MED 필터 처리된 진동신호의 모습을 나타낸다.
도 5에 도시된 진동신호는 각 주기에 대해 50개 샘플이 포함된 2개의 진동신호이다.
도 5(a)에 도시된 바와 같이, 도 5에 도시된 진동신호는 결함신호 간에 약간의 위상 오류가 존재한다. 진동신호의 n=25 및 n=78에 이상이 존재하며, 평균이 0이고 스탠드 편차가 0.01인 가우스 노이즈를 고려된다.
도 5(b)는 도 5(a)의 D-norm을 도시한다. 도 5(b)에 도시된 바와 같이, D-norm은 필터 길이(L)에 정비례하는 길이를 갖는 마진을 갖는다. 도 5(b)에서 D-norm의 마진은 n=25에서 34까지 및 n=78에서 87까지이다.
종래 MED 필터의 경우, 도 5(c)에 도시된 바와 같이 n=31(즉, f31 및 y31)에서 최적의 MED 필터와 해당 필터링된 신호를 정의할 경우, 첫 번째 결함은 효과적으로 식별이 가능하다. 그러나 이 경우에는 n=25에서 단일 임펄스 특성을 추출하도록 필터가 최적화된다는 점에서 n=78 부근의 두 번째 결함은 추출되지 않는 것을 알 수 있다.
또한, 도 5(d)에 도시된 바와 같이 n=84에서 최적의 MED 필터와 해당 필터링된 신호를 정의할 경우, 도 5(c)에서와 마찬가지로, n=25에서의 결함은 추출되지 않는 것을 알 수 있다.
즉, 종래 MED 필터를 이용한 결함 진단 시스템은 정확한 결함 진단을 위해 결함 신호가 존재할 것으로 예상되는 위치와 그 주변부에 최적의 MED 필터와 해당 필터링된 신호를 정의 및 사용해야 하는 것이다.
반면, D-norm은 모든 결함에 대한 정보를 포함하고 있으므로, 종래의 MED 필터를 사용하는 결함 진단 방식과 달리 D-norm을 직접 이용하여 결함을 진단할 경우, 이를 위해 계산에 소요되는 과정 및 시간이 감소할 수 있을 것이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결함 검출부(400)에 의해 결함신호가 검출되는 과정의 예시도이다.
상기 결함 검출부(400)는 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호를 검출할 수 있다.
도 6을 참조하면, 본 발명에 따른 결함 검출부(400)는 D-norm을 회전체의 1회전을 기준 단위로 하여 분할하고, 분할된 복수의 D-norm들을 평균화하는 방식으로 구현될 수 있을 것이다. 그러나, 이에 한정되는 것은 아니며 일반적인 시간 동기 평균화(TSA) 기법의 적용이 가능할 것이다.
이에 따라, 결함 검출부(400)는 시간 동기 평균화(TSA)를 수행하여 반복적인 진동신호의 앙상블 평균을 통해 진동신호에서 결함 관련 특성을 추출할 수 있다.
도 7은 각도 도메인 진동신호, MED 필터 처리된 진동신호 및 D-norm 신호가 각각 시간 동기 평균화된 모습을 나타낸다.
도 7(a)는 각도 도메인 진동신호의 시간 동기 평균화된 모습을, 도 7(b)는 n=31인 MED필터에 의해 처리된 진동신호의 시간 동기 평균화된 모습을, 도 7(c)는 n=84인 MED필터에 의해 처리된 진동신호의 시간 동기 평균화된 모습을, 도 7(d)는 D-norm의 시간 동기 평균화된 모습을 나타내는 그래프이다.
종래 시간 동기 평균화(TSA) 기법은 엔코더 시스템에서 측정된 정확한 위상 정보를 사용하여 정밀하게 리샘플링된 진동 신호를 필요로 한다. 즉, 진동신호를 회전체의 회전수를 기준으로 분할하는 과정에 오류가 있을 경우, 분할된 신호들을 평균화하는 과정에서 결함신호의 크기가 감소함으로써, 결함정보가 손실될 수 있다. 이는 도 7(a), (b) 및 (c)를 참조하면 명확히 알 수 있다.
반면, 도 7(d)에 도시된 바와 같이, D-norm에 직접 시간 동기 평균화(TSA)기법을 적용할 경우, D-norm의 진폭은 필터 길이와 정비례하는 길이를 갖는 마진으로 증폭되므로, TSA 기법을 위한 신호 분할과정에서 약간의 위상 오류가 존재하더라도 결함신호의 크기 감소가 완화될 수 있는 것이다.
본 발명의 일 실시 예에 따른 방법과 관련하여서는 전술한 시스템에 대한 내용이 적용될 수 있다. 이하에서, 방법과 관련하여 전술한 시스템에 대한 내용과 동일한 내용에 대하여는 설명을 생략한다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법의 순서도이다.
도 8을 참조하면, 본 발명의 일 실시 예에 따른 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법은, 신호 측정 단계(S100), 리샘플링 단계(S200), D-norm 산출단계(S300) 및 결함 검출 단계(S400)를 포함할 수 있다.
상기 신호 측정 단계(S100)에서는 신호 측정부(100)에 의해 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호가 측정될 수 있다.
상기 리샘플링 단계(S200)에서는, 리샘플링부(200)에 의해 상기 시간 도메인 진동신호가 각도 도메인 진동신호로 리샘플링(Resampling)될 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 리샘플링 단계(S200)는 힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법 또는 시간-주파수 분석의 릿지(ridge) 검출 방법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하고, 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환할 수 있다.
상기 D-norm 산출단계(S300)에서는 D-norm 산출부(300)에 의해 상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm이 산출될 수 있다.
실시 예에 따라, 상기 D-norm 산출단계(S300)는, 행렬 유도 단계(S310), 열 벡터 산출단계 및 열벡터 합산단계(S330)를 포함할 수 있다.
상기 행렬 유도 단계(S310)에서는 행렬 유도부(310)에 의해 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬이 유도될 수 있다.
상기 열벡터 산출단계(S320)에서는 열벡터 산출부(320)에 의해 상기 2차원 진동 자기상관 행렬에 상기 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터가 산출될 수 있다.
상기 열벡터 합산단계(S330)에서는 열벡터 합산부(330)에 의해 아다마르 곱을 통해 산출된 열벡터를 합산하여 D-norm이 산출될 수 있다.
상기 결함 검출 단계(S400)에서는 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호가 검출될 수 있다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 램, USB, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며, 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100: 신호 측정부
200: 리샘플링부
300: D-norm 산출부
310: 행렬 유도부
320: 열벡터 산출부
330: 열벡터 합산부
400: 결함 검출부

Claims (7)

  1. 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호를 측정하는 신호 측정부;
    상기 시간 도메인 진동신호를 각도 도메인 진동신호로 리샘플링하는 리샘플링부;
    상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm을 산출하는 D-norm 산출부; 및
    상기 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averageing)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호를 검출하는 결함 검출부를 포함하는 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 리샘플링부는,
    힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법 또는 시간-주파수 분석의 릿지(ridge)검출 방법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하고, 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환하는, D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 D-norm 산출부는,
    상기 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬을 유도하는 행렬 유도부;
    상기 2차원 진동 자기상관 행렬에 상기 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터를 산출하는 열벡터 산출부; 및
    아다마르 곱을 통해 산출된 열벡터를 각각 합산하여 D-norm을 산출하는 열벡터 합산부를 포함하는 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 시스템.
  4. 회전체의 회전에 의해 발생하는 시간 도메인 진동신호가 측정되는 신호 측정 단계;
    상기 시간 도메인 진동신호가 각도 도메인 진동신호로 리샘플링(Resampling)되는 리샘플링 단계;
    상기 각도 도메인 진동신호로부터 D-norm이 산출되는 D-norm 산출 단계; 및
    상기 D-norm에 대해 시간 동기 평균화(TSA, Time Synchronous Averaging)를 적용하여, 상기 D-norm에 포함된 결함신호가 검출되는 결함 검출 단계를 포함하는 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 리샘플링 단계는,
    힐베르트 변환 기반 위상 복조 기법 또는 시간-주파수 분석의 릿지(ridge) 검출 방법을 통해 상기 시간 도메인 진동신호의 위상을 추정하고, 상기 시간 도메인 진동신호를 상기 각도 도메인 진동신호로 변환하는, D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    상기 D-norm 산출단계는,
    상기 각도 도메인 진동신호로부터 2차원 진동 자기상관 행렬과 복수의 FIR 필터 행렬이 유도되는 행렬 유도단계;
    상기 2차원 진동 자기상관 행렬에 상기 복수의 FIR 필터 행렬을 아다마르(Hadmard) 곱하여 열벡터가 산출되는 열벡터 산출단계; 및
    상기 아다마르 곱을 통해 산출된 열벡터를 합산하여 D-norm이 산출되는 열벡터 합산단계를 포함하는 D-norm 기반 시간 동기 평균 기법에 의한 회전체 고장 진단 방법.
  7. 제 4 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
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